电子科技大学杨昕梅获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于特征解耦的小样本图像分类方法、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119992193B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510079229.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征解耦的小样本图像分类方法、设备及存储介质是由杨昕梅;刘流;杨承;李荣业;汪宇航设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征解耦的小样本图像分类方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开基于特征解耦的小样本图像分类方法、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，解决现有小样本学习方法对标签信息的提取能力有限的技术问题；本发明包括对图像数据进行预处理并分为支持集和查询集，输入到特征解耦网络中进行特征提取；将支持集图像输入到语义卷积编码器中进行特征提取处理后得到潜在的语义信息；将支持集图像和查询集图像输入到标签卷积编码器中得到潜在的标签信息；通过图神经网络进行标签传播，实现对查询集标签的预测，计算分类损失；进行图像重建，基于重建图像与原图像计算重建损失；整合总损失对特征解耦网络进行优化确定网络参数；本发明实现使标签信息与语义信息解耦，以强化对图像标签信息的提取。
本发明授权基于特征解耦的小样本图像分类方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于特征解耦的小样本图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对图像数据进行预处理并分为支持集和查询集，然后输入到特征解耦网络中处理，所述特征解耦网络包括语义卷积编码器、标签卷积编码器、图神经网络和解码器； S2、语义卷积编码器对支持集图像进行特征提取处理后得到潜在的语义信息； S3、标签卷积编码器对支持集图像和查询集图像进行特征提取结合S2得到的潜在的语义信息处理后得到潜在的标签信息； S4、基于潜在的标签信息通过图神经网络进行标签传播，实现对查询集标签的预测，基于查询集的预测标签和真实标签计算分类损失； S5、解码器对潜在的语义信息和潜在的标签信息进行图像重建，基于重建图像与原图像计算重建损失；整合分类损失和重建损失得到总损失对特征解耦网络进行优化确定网络参数。
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